简介 LAB颜色空间在计算机视觉中经常被使用,知道L,A,B三个通道的取值范围有一定的意义. OpenCV获取LAB取值范围 下面是一段实验代码,用于获取LAB的取值范围. 基本思路是,排列组合所有RGB可能,然后转变成LAB,在所得LAB中求取最大最小值. #include <iostream> #include <vector> using namespace std; #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv

原文:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7200440 同RGB颜色空间相比,Lab是一种不常用的色彩空间.它是在1931年国际照明委员会(CIE)制定的颜色度量国际标准的基础上建立起来的.1976年,经修改后被正式命名为CIELab.它是一种设备无关的颜色系统,也是一种基于生理特征的颜色系统.这也就意味着,它是用数字化的方法来描述人的视觉感应.Lab颜色空间中的L分量用于表示像素的亮度,取值范围是[0,100],表示从纯黑到纯白:a

Lab颜色空间是由CIE(国际照明委员会)制定的一种色彩模式.自然界中任何一点色都可以在Lab空间中表达出来,它的色彩空间比RGB空间还要大.另 外,这种模式是以数字化方式来描述人的视觉感应, 与设备无关,所以它弥补了RGB和CMYK模式必须依赖于设备色彩特性的不足. 由于Lab的色彩空间要比RGB模式和CMYK模式的色彩空间大.这就意味着,RGB.CMYK所能描述的色彩信息,在Lab颜色空间中都能得以影身寸. Lab颜色空间取坐标Lab,其中L亮度:a的正数代表红色,负端代表绿色:b的正数代表

转载自缘佳荟的博客. 颜色通常用三个相对独立的属性来描述,三个独立变量综合作用,自然就构成一个空间坐标,这就是颜色空间.而颜色可以由不同的角度,用三个一组的不同属性加以描述,就产生了不同的颜色空间.但被描述的颜色对象本身是客观的,不同颜色空间只是从不同的角度去衡量同一个对象. 颜色空间按照基本结构可以分两大类:基色颜色空间和色.亮分离颜色空间.前者的典型是 RGB,还包括 CMY.CMYK.CIE XYZ 等:后者包括 YCC/YUV.Lab.以及一批“色相类颜色空间”.CIE XYZ 是定义一

cv::cvtColor()用于将图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间的转换(目前常见的颜色空间均支持),并且在转换的过程中能够保证数据的类型不变,即转换后的图像的数据类型和位深与源图像一致. 具体调用形式如下: void cv::cvtColor( cv::InputArray src, // 输入序列 cv::OutputArray dst, // 输出序列 int code, // 颜色映射码 // 输出的通道数 (0='automatic') ); 其中,最后一个参数dstCn用于指定

hsb 颜色模式理解了. lab 颜色模式,都说是生理原因.没说是啥生理原因. 猜测:黄色, 洋红色 刺眼.   绿色,蓝色,不刺眼. https://blog.csdn.net/self_mind/article/details/50679836 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/self_mind/article/details/50679836RGB颜色空间 RGB颜

现在这个社会发展的太快,到处都充斥着各种各样的资源,各种开源的平台,如github,codeproject,pudn等等,加上一些大型的官方的开源软件,基本上能找到各个类型的代码.很多初创业的老板可能都曾经说过基本上我的程序员不需要自己写算法,但是他们要学会搜索,强有力的搜索能力基本能解决可能会遇到的一切问题,比如前一段时间流行的prisma滤镜,现在你在github上能找到一大堆了. 可我想表达的并不是这个,上述这个情况确实是正确的.但是,我相信这个世界上90%的开源代码是垃圾代码,还有9%的

    博士生课程报告       视觉信息检索技术                 博 士 生:施 智 平 指导老师:史忠植 研究员       中国科学院计算技术研究所   2005年1月   目 录 第1章 基于内容的多媒体检索技术综述    3 第2章 图像特征的提取与表达    9 2.1 颜色特征的提取    9 2.2 纹理特征的提取    12 2.3 形状特征的提取    15 2.4 图像的空间关系特征    19 2.5 多维图像特征的索引    20 第3章 相似度量方法

HC(Histogram-based Contrast) 基于直方图对比度的显著性 来源于: 2011, Global contrast based salient region detection, ChengSaliencyCVPR2011.pdf (mmcheng.net) 详见作者主页: Global contrast based salient region detection – 程明明个人主页 (mmcheng.net) 显著性定义 图像中像素的显著性值可以它和图像中其它像素的对比

K-means(K均值)是基于数据划分的无监督聚类算法. 一.基本原理       聚类算法可以理解为无监督的分类方法,即样本集预先不知所属类别或标签,需要根据样本之间的距离或相似程度自动进行分类.聚类算法可以分为基于划分的方法.基于联通性的方法.基于概率分布模型的方法等,K-means属于基于划分的聚类方法. 基于划分的方法是将样本集组成的矢量空间划分为多个区域{Si}i=1k,每个区域都存在一个区域相关的表示{ci}i=1k,通常称为区域中心.对于每个样本,可以建立一种样本到区域中心的映射q

Xiang Bai--[CVPR2015]Symmetry-Based Text Line Detection in Natural Scenes 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 作者 白翔个人主页 论文下载 代码下载 方法概括 Step 1: 采用多尺度滑窗检测文本线的中心像素点,用对称特征和表观特征训练的随机森林得到候选的字符像素区域(两种特征是作者自己提的,文章亮点所在): Step 2: 利用字符像素的角

http://infoscience.epfl.ch/record/149300这是SLIC算法的官网,网站有和SLIC相关的资源. SLIC主要运用K-means聚类算法进行超像素的处理,聚类算法中的距离度量不仅仅包括颜色空间的颜色距离还包括像素坐标的欧氏距离.所以K-means聚类的中心点由五维向量组成.其中包括,记录LAB颜色空间下的像素以及该像素点的XY坐标,由于XY坐标不能和颜色空间直接进行计算,所以添加了一个紧密度的参数. 算法的实现过程: 1 对于一个包含N个像素的图像而言,如果对

词云 wordcloud wordcloud轮子下载 下载上面链接里对应的 whl (我选的 xxx_win32.whl)到 本地 进行安装 一般地, 会结合 jieba 分词 还有 matplotlib 来做 初识庐山面目 # -*- coding: utf-8 -*- #导入所需库 from wordcloud import WordCloud f = open(r'xxx\AI\go\wordcollections.txt','r').read() wordcloud = WordClou

Saliency Detection via Graph-Based Manifold Ranking https://www.yuque.com/lart/papers 本文不是按照之前的论文那样, 考虑显著性目标与背景之间的对比度, 而是通过使用流形排序方法, 来使用前景/背景线索对图像元素(像素或者区域)进行排序.  在这种方法中, 图像元素的显著性是基于它们与给定种子/查询的相关性来定义的. 我们将图像表示为一个以超像素为节点的闭环图.这些节点的排序是基于与背景和前景查询的相似性,基于关

本文来自<Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks>,是Phillip Isola与朱俊彦等人的作品,时间线为2016年11月. 作者调研了条件对抗网络,将其作为一种通用的解决image-to-image变换方法.这些网络不止用来学习从输入图像到输出图像的映射,同时学习一个loss函数去训练这个映射.这让传统需要各种不同loss函数的问题变成了可以采用统一方法来解决成为可能.作者发现这种方法在基于标签map

TensorFlow支持JPG.PNG图像格式,RGB.RGBA颜色空间.图像用与图像尺寸相同(height*width*chnanel)张量表示.通道表示为包含每个通道颜色数量标量秩1张量.图像所有像素存在磁盘文件,需要被加载到内存. 图像加载与二进制文件相同.图像需要解码.输入生成器(tf.train.string_input_producer)找到所需文件,加载到队列.tf.WholeFileReader加载完整图像文件到内存,WholeFileReader.read读取图像,tf.ima

一.灰度世界算法 ① 算法原理 灰度世界算法以灰度世界假设为基础,该假设认为:对于一幅有着大量色彩变化的图像,R,G,B三个分量的平均值趋于同一灰度值Gray.从物理意义上讲,灰色世界法假设自然界景物对于光线的平均反射的均值在总体上是个定值,这个定值近似地为“灰色”.颜色平衡算法将这一假设强制应用于待处理图像,可以从图像中消除环境光的影响,获得原始场景图像. 一般有两种方法确定Gray值 1) 使用固定值,对于8位的图像(0~255)通常取128作为灰度值 2) 计算增益系数,分别计算三通道的平

SILC算法详解 一.原理介绍 SLIC算法是simple linear iterative cluster的简称,该算法用来生成超像素(superpixel) 算法步骤: 已知一副图像大小M*N,可以从RGB空间转换为LAB空间,LAB颜色空间表现的颜色更全面 假如预定义参数K,K为预生成的超像素数量,即预计将M*N大小的图像(像素数目即为M*N)分隔为K个超像素块,每个超像素块范围大小包含[(M*N)/K]个像素 假设每个超像素区域长和宽都均匀分布的话,那么每个超像素块的长和宽均可定义为S,

https://yq.aliyun.com/ziliao/582885 最近一段时间已知忙着赶图像分析与理解的项目,在三个星期内强行接触了CNN,MRF,Caffe,openCV在内的很多东西.现在项目已经完全结束了,反而有点怀念看论文写代码的日子-希望能用这篇博文将我这段时间的工作作一个整理,也方便我之后写报告. 问题描述 深度估计是从2D图片中得到深度信息,深度估计主要分为两种形式:从单个的单目图像中获得深度信息,从一系列不同角度的单目图像中得到深度信息.在这个项目中我用到的方式主要是第一种

一.简介 二.例子 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> int main() { // 图像源读取及判断 cv::Mat srcImage = cv::imread("a.jpg"); if (!srcImage.d